LLM4TS

大型语言模型和基础模型在时间序列分析中的最新进展

LLM4TS项目整理了时间序列分析领域中大型语言模型和基础模型的最新研究。主要内容包括时间序列LLM的进展、专用基础模型、数据集和重要发现。此外，项目还涵盖了预训练时间序列模型和LLM在推荐系统等相关领域的应用，为研究和实践提供了丰富的资源。

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介绍相关项目

LLMSurvey - 大型语言模型（LLM）的论文和资源的汇总

GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验

LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型（LLM）的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变，分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响，同时提供了针对初学者的中文书籍，以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。

ABigSurveyOfLLMs - LLM研究综述汇编全面概览前沿进展

Github人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理调查综述

本项目汇集大型语言模型(LLM)领域的研究综述,涵盖通用调查、对齐、提示学习和推理等多个方面。内容全面概览LLM最新进展、挑战和未来方向,同时讨论社会影响和安全性等议题。项目为研究人员和从业者提供深入了解LLM技术的重要参考资源。

LLM4IR-Survey - 大语言模型在信息检索领域的应用研究综述

GithubLLM信息检索开源项目查询重写检索器重排序

LLM4IR-Survey项目汇集了大语言模型在信息检索领域应用的相关研究论文。项目涵盖查询重写、检索、重排序、阅读理解和搜索代理等方向，全面展示大语言模型在信息检索各环节的应用。该资源持续更新，反映最新研究进展和创新应用，为该领域的研究人员和从业者提供重要参考。

Large-Time-Series-Model - 大规模生成式预训练时间序列模型

GithubTimerTransformer大规模数据集开源项目时间序列模型预训练

Timer是一款基于生成式预训练Transformer的大规模时间序列模型。该模型在包含10亿时间点的UTSD数据集上预训练，可用于预测、插值和异常检测等多项任务。Timer采用解码器架构，支持灵活序列长度，在少样本场景下表现优异。项目开源了模型代码、数据集和预训练权重，为时间序列大模型研究奠定基础。

Awesome-SSL4TS - 自监督学习在时间序列分析中的应用资源

Github对比学习开源项目时间序列生成式方法自监督学习表示学习

这个项目汇总了时间序列数据自监督学习的最新研究资源,包括相关论文、代码和数据集。资源分为生成式和对比式两大类方法,涵盖了自回归预测、自编码重构、扩散模型生成、采样对比、预测对比和增强对比等技术。该资源列表为时间序列自监督学习研究提供了全面的参考材料。

Awesome-LLM-for-RecSys - 关于大型语言模型（LLM）相关推荐系统主题的论文和资源的集合

ACM Transactions on Information SystemsChatGPTGithubLLM开源项目推荐系统论文更新

Awesome-LLM-for-RecSys聚焦大语言模型与推荐系统的交汇点，提供领先的研究成果与资源。该项目持续跟踪最新动态，举行定期论文评述，旨在为研究者和开发者深化对LLM在推荐系统中应用的理解提供支持。

VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解

GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解

VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型，专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略，包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力，使其在多项视频理解任务中表现优异。

Awesome-GNN4TS - 时间序列分析中图神经网络的研究进展与应用

GNNGithub图神经网络开源项目时间序列分析机器学习深度学习

本项目汇集图神经网络(GNN)在时间序列分析领域的研究进展和资源,涵盖预测、分类、异常检测和插值等任务。内容包括相关论文、数据集和应用概述,以及面向任务和模型的GNN4TS分类方法,为该领域研究和应用提供参考。

LLM4RS - 将ChatGPT应用于推荐系统的实证研究

ChatGPTGithub大语言模型实验分析开源项目排序策略推荐系统

LLM4RS项目从信息检索角度评估了ChatGPT在推荐系统中的表现。研究对比了点式、配对式和列表式排序方法，发现ChatGPT在多个领域数据集上表现突出，其中列表式排序在成本和性能间达到最佳平衡。项目还探讨了ChatGPT解决冷启动问题和提供可解释推荐的潜力。LLM4RS提供了全面的评估框架、数据集和实验结果，为研究大语言模型在推荐系统中的应用提供了重要参考。

LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究

Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理

该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。

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